认识主被动无人机遥感数据、预处理无人机遥感数据、定量估算农林植被关键性状、期刊论文插图精细制作与Appdesigner应用开发
目录
第一章、认识主被动无人机遥感数据
第二章、预处理无人机遥感数据
第三章、定量估算农林植被关键性状
第四章、期刊论文插图精细制作与Appdesigner应用开发
更多推荐
遥感技术作为一种空间大数据手段,能够从多时、多维、多地等角度,获取大量的农情数据。数据具有面状、实时、非接触、无伤检测等显著优势,是智慧农业必须采用的重要技术之一。本教程主要针对农业、林业、生态、遥感背景的对无人机遥感有兴趣的初学者(本科生、低年级研究生),MATLAB编程初学者小白。通过学习,将掌握无人机遥感数据预处理的全链条理论与实践流程、典型农林植被性状的估算理论与实践方法、利用MATLAB进行编程实践(脚本与GUI开发)以及期刊论文插图制作等。可用于支持科研或应用项目开展、研究技术方案推进、期刊论文写作等。
第一章、认识主被动无人机遥感数据
1. 初识主被动无人机遥感数据
①无人机平台与坐标系
②遥感载荷类型与数据
③飞行参数设置与计算
④无人机VS卫星主被动遥感数据特点

2. 读写无人机遥感数据
①读写带有/不带地理坐标的无人机影像
②读写超大尺寸无人机影像
③读写影像元数据信息
④读写激光雷达/摄影测量点云

第二章、预处理无人机遥感数据
1. 概述遥感数据预处理
①地物反射辐射信号
②地物二向反射特性表征
③无人机影像的几何问题

2.辐射校正无人机影像
①光学测量系统辐射校正
②反射率校正
③BRDF与阴影校正

3.几何校正无人机影像
①原始影像的几何畸变校正
②多光谱影像的几何配准
③正射影像地理几何校正

第三章、定量估算农林植被关键性状
1. 估算植被覆盖度fCover与光合有效辐射吸收比fPAR
①基于RGB图像分割的估算
②基于像元分解的估算
③基于点云的估算
④基于激光雷达回波的估算

2. 估算叶面积指数LAI
①基于间隙率模型的估算
②基于辐射传输模型的估算
③基于机器学习模型的估算

3. 估算叶绿素含量LCC
①了解叶片辐射传输模型
②基于辐射传输模型的估算
③基于植被指数的估算

第四章、期刊论文插图精细制作与Appdesigner应用开发
1.制作精美的期刊论文插图
①论文插图的尺寸、配色、字体要点
②散点图、直方图、折线图、小提琴图、密度图、假彩色图等制作

2.利用Appdesigner进行GUI开发
①认识Appdesigner
②函数调用与更新
③窗口间参数互传

注:请提前自备电脑及安装所需软件
更多推荐
无人机遥感在农林信息提取中的实现方法与GIS融合应用_无人机在gis中的应用_WangYan2022的博客-CSDN博客注重理论与实践相结合,针对高光谱建模的具体实现方法,系统地阐释基于信息量方法的建模思路与基本原理,并进行深入地实现方法培训,涉及数据获取、分析、处理、软件操作和结果分析等主要环节。_无人机在gis中的应用https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/126946189?spm=1001.2014.3001.5502无人机生态环境监测、图像处理与GIS数据分析综合应用_无人机点云数据采集及gis技术综合研究背景介绍_WangYan2022的博客-CSDN博客融合无人机生态环境监测技术和ArcGIS数据分析技术,通过具体案例分析与软件操作实践,详细介绍包括无人机多源遥感影像数据采集(可见光、多光谱、热红外、激光雷达等)、影像数据拼接、空间数据编辑、空间数据分析、空间数据专题制图等流程的一条完整作业“流水线”。_无人机点云数据采集及gis技术综合研究背景介绍
https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/126848129?spm=1001.2014.3001.5502基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化_在gee里面用pytorch_WangYan2022的博客-CSDN博客理解卷积神经网络背后的数学模型和计算机算法,掌握利用PyTorch为基础的遥感影像地物分类,遥感图像目标检测,以及遥感图像目标分割等应用。_在gee里面用pytorch
https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/126757557?spm=1001.2014.3001.5502近地面无人机植被定量遥感与生理参数反演_定量遥感反演案例_WangYan2022的博客-CSDN博客通过详细的理论讲解及多案例操作,从实践技术应用的角度出发,综合该领域学习者的需求及特点,深度掌握实践应用方法。_定量遥感反演案例
https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/126721108?spm=1001.2014.3001.5502GEE入门学习,遥感云大数据分析、管理与可视化以及在林业应用丨灾害、水体与湿地领域应用丨GPT模型应用_WangYan2022的博客-CSDN博客近年来遥感技术得到了突飞猛进的发展,航天、航空、临近空间等多遥感平台不断增加,数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高,数据量猛增,遥感数据已经越来越具有大数据特征。遥感大数据的出现为相关研究提供了前所未有的机遇,同时如何处理好这些数据也提出了巨大的挑战。传统的工作站和服务器已经无法胜任大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。
https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/131678440?spm=1001.2014.3001.5502
相关文章:
认识主被动无人机遥感数据、预处理无人机遥感数据、定量估算农林植被关键性状、期刊论文插图精细制作与Appdesigner应用开发
目录 第一章、认识主被动无人机遥感数据 第二章、预处理无人机遥感数据 第三章、定量估算农林植被关键性状 第四章、期刊论文插图精细制作与Appdesigner应用开发 更多推荐 遥感技术作为一种空间大数据手段,能够从多时、多维、多地等角度,获取大量的…...
数学建模的六个步骤
一、模型准备 了解问题的实际背景,明确其实际意义,掌握对象的各种信息,以数学思路来解释问题的精髓,数学思路贯彻问题的全过程,进而用数学语言来描述问题。要求符合数学理论,符合数学习惯,清晰…...
【计算机组成原理】24王道考研笔记——第二章 数据的表示和运算
第二章 数据的表示和运算 一、数值与编码 1.1 进制转换 任意进制->十进制: 二进制<->八进制、十六进制: 各种进制的常见书写方式: 十进制->任意进制:(用拼凑法最快) 真值:符合人…...
JQ-6 Bootstrap入门到实战;Bootstrap的(优缺点、安装、响应式容器原理、网格系统、响应式工具类、Bootstrap组件);小项目实践
目录 1_认识Bootstrap1.1_概念1.2_起源和历史1.3_Bootstrap优缺点 2_Bootstrap4的安装2.1_方式一 CDN2.2_方式二 : 下载源码引入2.3_方式三 : npm安装 3_Bootstrap初体验4_响应式容器原理4.1_屏幕尺寸的分割点(Breakpoints)4.2_响应式容器Containers 5_网…...
如何用3D格式转换工具HOOPS Exchange读取颜色和材料信息?
作为应用程序开发人员,非常希望导入部件的图形表示与它们在创作软件中的外观尽可能接近。外观可以在每个B-Rep面的基础上指定,而且,通过装配层次结构的特定路径可以在视觉外观上赋予父/子覆盖。HOOPS ExchangeHOOPS Exchange可捕获有关来自各…...
[Ubuntu 22.04] 安装docker,并设置镜像加速
for pkg in docker.io docker-doc docker-compose podman-docker containerd runc; do sudo apt-get remove $pkg; doneapt install -y curl vim wget gnupg dpkg apt-transport-https lsb-release ca-certificates# 添加Docker的GPG公钥和apt源 #curl -sSL https://download.d…...
如何使用GPT作为SQL查询引擎的自然语言
生成的AI输出并不总是可靠的,但是下面我会讲述如何改进你的代码和查询的方法,以及防止发送敏感数据的方法。与大多数生成式AI一样,OpenAI的API的结果仍然不完美,这意味着我们不能完全信任它们。幸运的是,现在我们可以…...
Servlet3.0上传文件
页面: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset"UTF-8"> <title>文件上传</title> </head> <body> <form action"fileup" enctype"multipart/form-data" method"…...
【ARM Cache 系列文章 6 番外篇 – MMU, MPU, SMMU, PMU 差异与关系】
文章目录 MMU 与 MPU 之间的关系MMU 与 SMMU 之间的关系MMU 与 PMU 之间的关系 上篇文章:ARM Cache 系列文章 5 – 内存屏障ISB/DSB/DMB MMU 与 MPU 之间的关系 MMU(Memory Management Unit)和MPU(Memory Protection Unit&#…...
NetSuite ERP顾问的进阶之路
目录 1.修养篇 1.1“道”是什么?“器”是什么? 1.2 读书这件事儿 1.3 十年计划的力量 1.3.1 一日三省 1.3.2 顾问损益表 1.3.3 阶段课题 2.行为篇 2.1协作 2.2交流 2.3文档管理 2.4时间管理 3.成长篇 3.1概念能力 3.1.1顾问的知识结构 …...
js 新浏览器打开页面
博主gzh:“程序员野区”,回复“加群”,可进博主web前端微信群 效果如下 setTimeout(()>{var url "https://blog.csdn.net/xuelang532777032?typeblog"; //要打开的网页地址var features "height500, width800, top100, left100, …...
jmeter软件测试实验(附源码以及配置)
jmeter介绍 JMeter是一个开源的性能测试工具,由Apache软件基金会开发和维护。它主要用于对Web应用程序、Web服务、数据库和其他类型的服务进行性能测试。JMeter最初是为测试Web应用程序而设计的,但现在已经扩展到支持更广泛的应用场景。 JMeter 可对服务…...
ZooKeeper原理剖析
1.ZooKeeper简介 ZooKeeper是一个分布式、高可用性的协调服务。在大数据产品中主要提供两个功能: 帮助系统避免单点故障,建立可靠的应用程序。提供分布式协作服务和维护配置信息。 2.ZooKeeper结构 ZooKeeper集群中的节点分为三种角色:Le…...
【算组合数】CF1833 F
少见地秒了这道1700,要是以后都这样就好了.... Problem - F - Codeforces 题意: 给定一个数列,让你在这个数列里找一个大小为M的子集,使得极差不超过M 思路: 子集,不是子序列,说明和顺序无…...
Attention详解(自用)
encoder-decoder 分心模型:没有引入注意力的模型在输入句子比较短的时候问题不大,但是如果输入句子比较长,此时所有语义完全通过一个中间语义向量来表示,单词自身的信息已经消失,可想而知会丢失很多细节信息࿰…...
pptx转pdf工具类
引入依赖 <dependency><groupId>org.apache.poi</groupId><artifactId>poi</artifactId><version>5.0.0</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.poi</groupId><artifactId>poi-ooxm…...
2023华为OD统一考试(B卷)题库清单(持续收录中)以及考点说明
目录 专栏导读2023 B卷 “新加题”(100分值)2023Q2 100分2023Q2 200分2023Q1 100分2023Q1 200分2022Q4 100分2022Q4 200分牛客练习题 专栏导读 本专栏收录于《华为OD机试(JAVA)真题(A卷B卷)》。 刷的越多&…...
论文笔记--Won’t Get Fooled Again: Answering Questions with False Premises
论文笔记--Won’t Get Fooled Again: Answering Questions with False Premises 1. 文章简介2. 文章概括3 文章重点技术3.1 大模型面对FPQs的表现3.2 False QAs数据集3.3 训练和评估 4. 文章亮点5. 原文传送门 1. 文章简介 标题:Won’t Get Fooled Again: Answerin…...
【Django】include app_name和namespace的区别
app_name 区分不同app的url的name,防止不同app之间,url_name的重名,引用时加入app_name:name namespace 区分不同路由 include同一个view module的情况, 让不同路由进入同一个view中,进行reverse时,根据对…...
(黑客)自学笔记
特别声明: 此教程为纯技术分享!本教程的目的决不是为那些怀有不良动机的人提供及技术支持!也不承担因为技术被滥用所产生的连带责任!本教程的目的在于最大限度地唤醒大家对网络安全的重视,并采取相应的安全措施&#x…...
8k长序列建模,蛋白质语言模型Prot42仅利用目标蛋白序列即可生成高亲和力结合剂
蛋白质结合剂(如抗体、抑制肽)在疾病诊断、成像分析及靶向药物递送等关键场景中发挥着不可替代的作用。传统上,高特异性蛋白质结合剂的开发高度依赖噬菌体展示、定向进化等实验技术,但这类方法普遍面临资源消耗巨大、研发周期冗长…...
如何将联系人从 iPhone 转移到 Android
从 iPhone 换到 Android 手机时,你可能需要保留重要的数据,例如通讯录。好在,将通讯录从 iPhone 转移到 Android 手机非常简单,你可以从本文中学习 6 种可靠的方法,确保随时保持连接,不错过任何信息。 第 1…...
12.找到字符串中所有字母异位词
🧠 题目解析 题目描述: 给定两个字符串 s 和 p,找出 s 中所有 p 的字母异位词的起始索引。 返回的答案以数组形式表示。 字母异位词定义: 若两个字符串包含的字符种类和出现次数完全相同,顺序无所谓,则互为…...
Pinocchio 库详解及其在足式机器人上的应用
Pinocchio 库详解及其在足式机器人上的应用 Pinocchio (Pinocchio is not only a nose) 是一个开源的 C 库,专门用于快速计算机器人模型的正向运动学、逆向运动学、雅可比矩阵、动力学和动力学导数。它主要关注效率和准确性,并提供了一个通用的框架&…...
【VLNs篇】07:NavRL—在动态环境中学习安全飞行
项目内容论文标题NavRL: 在动态环境中学习安全飞行 (NavRL: Learning Safe Flight in Dynamic Environments)核心问题解决无人机在包含静态和动态障碍物的复杂环境中进行安全、高效自主导航的挑战,克服传统方法和现有强化学习方法的局限性。核心算法基于近端策略优化…...
R语言速释制剂QBD解决方案之三
本文是《Quality by Design for ANDAs: An Example for Immediate-Release Dosage Forms》第一个处方的R语言解决方案。 第一个处方研究评估原料药粒径分布、MCC/Lactose比例、崩解剂用量对制剂CQAs的影响。 第二处方研究用于理解颗粒外加硬脂酸镁和滑石粉对片剂质量和可生产…...
C++.OpenGL (20/64)混合(Blending)
混合(Blending) 透明效果核心原理 #mermaid-svg-SWG0UzVfJms7Sm3e {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-SWG0UzVfJms7Sm3e .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-SWG0UzVfJms7Sm3e .error-text{fill…...
MySQL JOIN 表过多的优化思路
当 MySQL 查询涉及大量表 JOIN 时,性能会显著下降。以下是优化思路和简易实现方法: 一、核心优化思路 减少 JOIN 数量 数据冗余:添加必要的冗余字段(如订单表直接存储用户名)合并表:将频繁关联的小表合并成…...
【UE5 C++】通过文件对话框获取选择文件的路径
目录 效果 步骤 源码 效果 步骤 1. 在“xxx.Build.cs”中添加需要使用的模块 ,这里主要使用“DesktopPlatform”模块 2. 添加后闭UE编辑器,右键点击 .uproject 文件,选择 "Generate Visual Studio project files",重…...
软件工程 期末复习
瀑布模型:计划 螺旋模型:风险低 原型模型: 用户反馈 喷泉模型:代码复用 高内聚 低耦合:模块内部功能紧密 模块之间依赖程度小 高内聚:指的是一个模块内部的功能应该紧密相关。换句话说,一个模块应当只实现单一的功能…...
